研究課題
空間モデルには、1.反応区画の形状、2.位置関係、3.分子の空間分布、4.分子の移流・拡散・境界での輸送、5.分子間反応に関する情報が含まれており、各区画には区画内に存在する各分子のダイナミクスが偏微分方程式、及び常微分方程式で記述される。空間モデルシミュレータは上記空間モデルより必要な情報を抽出し、分子濃度の時空間発展に関する数値積分を行う必要がある。そのため、偏微分方程式で記述された空間モデルの数値解析を行う際に必要となるのが1. 空間の離散化、2. 時間積分の2点である。平成26年度は上記2点のアルゴリズムについてGPUを用いた高速化を行った。前年度までの検討結果により空間の離散化に関しては有限体積法を、移流方程式の数値積分にはCIP(Cubic-Interpolated Pseudoparticle)法を、時間積分に関しては4次のルンゲ・クッタ法を数値積分アルゴリズムとして採用し、GPU上での並列化を進め、各数値積分アルゴリズムが十分な精度が保たれていることを確認した。昨年度行った実装ではCPUでの実装と比較して拡散方程式は20倍程度、移流方程式は15倍程度、反応方程式は10倍程度の高速化を達成していたが、今年度の実装により同スペックのGPU上にて拡散方程式は46倍、移流方程式は20倍、反応方程式は51倍の高速化を達成した。また、動作検証に用いる空間モデルの形状を実際の細胞画像から取得するため、培養細胞を用いた実験を行い、蛍光色素による染色後、顕微鏡画像から細胞の形状抽出を行った。現在、3次元の細胞形状を顕微鏡画像から取得し、シミュレーション空間に変換し、実細胞の形状を反映した空間モデルシミュレーションを行うことが可能である。
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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Review of Scientific Instruments
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